并行Pareto多目标演化算法

提出并实现了一个并行Pareto多目标演化算法(PPMEA)，PPMEA算法是一个通过演化算法来解决基于Pareto的多目标优化问题的并行计算模型。在这个算法中，采用了并行演化算法中常用的全局并行模型和粗粒度并行岛模型。构成每个岛的子群体以不同的杂交概率和变异概率各自独立的演化，但是每隔一定的代数它们要交换外部集中的个体。标准测试函数的数值实验结果表明，所提出的算法能够使找到的解集快速收敛到Pareto非劣最优目标域，并且解集沿着Pareto非劣最优目标域有很好的扩展性。     

多目标子空间搜索演化算法MOSSSEA

在研究已有的求解多目标函数优化问题的演化算法的基础上,提出了一个结合Rank排名和子空间搜索的新的以杂交为主的演化算法MOSSSEA(Multi-Object Sub-Space Search Evolutionary Algorithm),将MOSSSEA应用到求解静态多目标函数优化问题中.一组测试函数的结果表明MOSSSEA表现出了优于同类算法的收敛性和多样性.     

基于黎曼球面的多目标演化算法

对于求解多目标优化问题提出了一种基于黎曼球面的多目标演化算法(RSEA).它的特点在于:先在目标空间中采用无穷远点作为采样基点来对Pareto最优前沿进行采样;再将无界的多目标函数空间同构映射到黎曼球面上,进而在黎曼球面上对产生的新个体是否加入精英文档进行判定,以此提高了算法的均匀性与多样性,加快了算法的收敛速度.数值实验表明,新算法与NSGA2,SPEA2算法相比,性能有明显的提高.     

求解动态车辆路径问题的演化蚁群算法

在Evo-Ant算法的基础上提出了多目标的算法,即利用Evo-Ant算法来产生新的解,并利用一个额外的存储空间来存放Pareto候选解,用新产生的解来更新Pareto候选解,消除被支配的解,依次循环,从而得到近似的Pareto解.为了验证演化蚁群算法,采用2种测试手段：一种是Solomon的测试数据;另一种是在仿真环境下的测试.实验结果表明该算法很具有竞争能力.     

基于目标相关性的一种高维目标演化算法

针对高维目标问题中非支配解数量随目标数量增加而剧增的问题,提出一种基于目标相关性信息的降维方法.该方法利用非支配解的目标值分析目标之间的相关性,对正相关较强的目标进行合并,从而降低目标数量,使部分非支配解之间产生支配关系,达到减少非支配解数量的目的.该方法可与基于Pareto支配的演化算法结合.实验结果表明,结合该目标降维方法的演化算法可以取得收敛性更好的结果.     

自适应混合演化算法

为避免标准的演化算法演化速度慢，易收敛到局部极值的缺点，融合对梯度的随机模拟，免疫算子，模拟退火算法的思想，提出一种自适应混合演化算法，它在不同的演化阶段自适应的采用不同的演化算子，在演化初期具有较强的全局搜索性能，在演化中后期具有较强的精搜索性能，能迅速收敛于全局最优解；对标准测试函数的仿真结果表明，该算法具有精度高，收敛速度快，稳健性强的优点。     

改进的多目标粒子群算法

提出了一个改进的粒子群算法并将其用于解决多目标优化问题．该算法利用粒子群算法的信息传递机制，引入多目标演化算法常用的归档技术，采用SPEA2算法的环境选择和配对选择策略，使得整个群体在保持适当的选择压力的情况下收敛于Pareto最优解集．标准测试函数的数值实验结果表明，所提出的算法能够使找到的解集快速收敛到Pareto非劣最优目标域，并且解集沿着Pareto非劣最优目标域有很好的扩展性．     

一种求解组合优化问题的演化算法

从蚁群算法中得到启示，将信息素的观点引入到求解组合优化问题的演化算法之中，提出了一种基因优化算法，该算法直接在基因的层面上进行优化，能学习劣解的基因，并用信息熵用为结束条件的判据，最后用该算法解决了两个典型的组合优化问题，取得了较好的结果。     

基于自适应演化算法的DS-CDMA多用户检测

提出了一种新的自适应演化算法，用来解决码分多址系统中的多用户检测问题．该算法采用最大似然判决来检测用户发送的比特序列，根据当前变异的成功概率来自适应调整子代种群规模．仿真结果表明，基于自适应演化算法的多用户检测器总能在指定的迭代次数内收敛到与最优多用户检测器相一致的结果．该算法与未采用自适应机制的进化规划相比，当用户数从10增加到20时，收敛所需的代数相应减少37．5％到47．8％．该算法的计算复杂度是与用户数相关的多项式复杂度，与最优多用户检测器的指数复杂度相比，具有较好的可行性和实用性．     

一类推广的差异演化算法及其应用

针对差异演化算法的局部收敛性问题，从Minimax优化的角度，提出求解非线性多峰函数优化问题的一类推广的差异演化算法（EDEA），该算法利用均匀设计方法在可行域内产生初始群体，增加种群的差异性，具有大范围收敛的性质；并且动态收缩可行域，有效地抑制了粒子群优化算法易收敛到局部最优的缺陷；给出应用该方法到典型非线性优化和不稳定周期点的求解的具体步骤，通过仿真实验证明该算法是鲁棒的。     

一种自适应的高维目标进化算法AMOEA

提出了一种自适应的高维目标进化算法（Adaptive Many-Objective Evolutionary Algorithm,AMOEA）,新算法具有3个特征：①运用自定义的∑-支配关系指导搜索进程;②采用一种线性增长的方式自适应地调整下一代种群的构成;③将两种改进的密度评估算子整合其中.AMOEA与COGA以及NSGA-Ⅱ算法一起在系列基准测试例上进行了仿真实验,结果表明：一般情况下,AMOEA的收敛性和多样性要优于另两种算法,而且新算法在这两个重要的性能上能够获得合理的平衡,由此表明新算法在高维目标空间中是一种有前途的进化算法.     

6轮数据加密标准的演化分析

采用线性逼近的思想,提出了一种基于Hamming距离的遗传算法适应度函数模型.在此基础上,利用遗传算法对1～6轮数据加密算法的不同模式长度的部分密钥进行了定量的对比分析实验,对6轮数据加密算法进行演化分析可获得21 bit的未知密钥.结果显示:适应度函数设计与密码分析对象的安全强度是影响演化密码分析效果的关键因素;由于演化技术是有指导的随机性或概率性技术.在一定数量的实验中,运行时间和成功率存在较明显差异;在一定程度上增大种群规模,明密文数量或演化代数能够取得更好的分析效果.     

一种求解多峰函数优化问题的演化算法

针对演化计算产生新解无序的问题，提出了基于相似性的邻域搜索策略．利用邻域搜索，可以方便地建立自适应的新解产生机制．针对演化算法设计中存在的搜索效果和效率平衡问题，提出了利用适应值对个体进行分级的搜索策略．通过对个体的分级，可以区分个体在搜索过程中的职能：优秀的个体进行局部极小值的开采；其他的个体进行搜索空间的探索，以发现新的局部极小值．数值实验表明，新算法能有效处理低维多峰函数，能找到所有的全局最优解．对高维多峰函数．也能找到全局最优解．     

基于粒子群优化求解纳什均衡的演化算法

基于粒子群优化方法从群智能的角度建立了博弈的演化模型，为求解有限n人非合作博弈的纳什均衡设计了一种粒子群优化算法．通过随机初始点的可行化以及对迭代步长的控制，保证粒子群在算法的迭代过程中始终保持在博弈的可行策略空间内，避免了在随机搜索中产生无效的粒子，因此提高了粒子群优化算法求解纳什均衡的计算性能．给出了算法的数值例子并分析了该算法的计算性能，通过粒子群算法与遗传算法的比较显示了粒子群算法求解博弈纳什均衡解的高效性．     

一种基于空间结构的数值优化演化算法

提出一种求解数值优化问题的演化算法－－基于空间结构的演化算法(Space GA），在这种算法中，作者将演化种群中的每个个体放在固定的位置上，杂交操作在其邻居上的几个点进行，因此不用选择遗传操作的父体，从而避免了确定选择压力的问题，同时空间结构保证了搜索的全局性，遗传操作保证了较优解在其空间中的扩展，从而达到了全局寻优的目的。文章还讨论了不同的空间结构算法的影响，此算法可以求角数学规划问题、约束函数优化问题，如果对实型变量采用取整的操作，算法还可以求解混合整数非性规划问题，数值试验的结果表明了算法在求解的速度，稳定性，质量等方面都优于一般的演化算法。